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Was unterscheidet Streamline von konkurrierenden Lösungen?


Bestelldaten über SKUs hinweg synchronisieren

Was tun Sie, wenn Ihre im ERP-System integrierte Min/Max-Nachschubstrategie ein Kaufsignal für eine SKU auslöst, andere SKUs desselben Lieferanten jedoch noch keinen Nachschub benötigen? Min/Max-Bestellsignale kommen pro Artikel, während Unternehmen Bestellungen pro Lieferant ausgeben. Sie ignorieren also entweder die Warnung und haben später eine Knappheit, oder Sie kaufen übermäßig einen vollen Container. Im Gegensatz zu ERP-Methoden erzeugt Streamline Kaufsignale pro Lieferant. Streamline prognostiziert alle Kaufsignale während des nächsten Bestellzyklus über eine ereignisdiskrete Simulation und kauft im Voraus ein, um einen reibungslosen Einkaufsprozess mit konstantem Bestellzyklus oder Einkauf von vollen Containern (Bestellzyklus ist variabel) oder EOQ zu haben.

Ersetzen von Formeln durch diskrete Ereignissimulation

Die Lagerauffüllung basiert auf der Berechnung zukünftiger Lagerbestände während der nächsten Vorlaufzeit und manchmal auch darüber hinaus. Das bedeutet, dass Ihre Formel zahlreiche bevorstehende Verbrauchs- und Nachschubereignisse berücksichtigen muss. Manchmal ist es machbar, aber sobald Sie sich mit Ereignisplänen wie einem Versandplan oder mehreren Bestellungen auf der Durchreise beschäftigen, gibt Excel fast sofort auf.

Während unsere Wettbewerber in der Regel Berechnungen vereinfachen, ohne dass Ereignisse realistisch kollidieren, erstellt Streamline eine Zeitleiste mit Eintagespräzision und legt alle Zeitpläne auf die Zeitleiste. Dann führt Streamline die Ereignissequenz aus, die uns die genauesten Informationen über die Lagerbestände des Unternehmens mit einer Genauigkeit von einem Tag liefert. Manchmal ist es im Vergleich zu Nachschubformeln nur eine genauere Methode, aber in vielen Fällen ist es die einzige Möglichkeit, der realen Komplexität der Lieferkette Rechnung zu tragen.

Bedarfsprognosen mithilfe von KI

Die Schätzung von Saisonalität, Preiselastizität oder Top-Down-Prognosen reicht heute nicht mehr aus. Der Markt ändert sich sehr dynamisch und es ist schwer vorherzusagen, ob Ihre Verkaufshistorie noch relevant genug für die aktuelle Situation ist und für die Zukunft extrapoliert werden kann. Dies ist ein Bereich, in dem wir unsere proprietäre IA verwenden. Daher wenden wir Zeitreihenprognosetechniken, Prädiktoren und Niveauänderungen nur an, wenn die KI dies für angemessen hält – genau so, als ob Sie jeden Tag jede SKU im Auge behalten würden.

Gruppen-EOQ

Verwenden Sie EOQ in Ihrer Arbeit? Wenn nicht, lohnt sich ein genauerer Blick auf EOQ, denn dieses Bestandsplanungskonzept reduziert Ihre Lager- und Bestellkosten deutlich. Leider wird die klassische EOQ pro SKU und nicht einer Gruppe von SKUs berechnet. In einer realen Lieferkette enthalten Bestellungen mehr als eine SKU, wenn nicht Hunderte von SKUs. Während Streamline die klassische EOQ-Berechnung unterstützt, bietet es auch Gruppen-EOQ, die weit über den klassischen Ansatz hinausgeht und EOQ auf Bestellungen mit mehreren SKUs anwendbar macht.

Möglich wird dies durch die Fähigkeit von Streamline, das Bestelldatum für eine Gruppe von Artikeln zu synchronisieren. Dann verschiebt Streamline die Synchronisationsbarriere einfach hin und her, um den besten Bestellzyklus für die SKU-Gruppe zu finden und minimiert automatisch die Kombination aus Halte- und Bestellkosten.

Möchten Sie Streamline anhand der Daten Ihres Unternehmens testen? Laden Sie die neueste Version herunter und probieren Sie es jetzt aus!

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  • 35% höherer Lagerumschlag.
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  • GMDH Streamline verwaltet bereits über $5 Milliarden an Lagerbeständen für Einzelhändler, Großhändler, Händler, Hersteller und E-Commerce weltweit.